Higher-density dyadic wavelet transform and its application
Higher-density dyadic wavelet transform and its application
复制标题
高密度二进小波变换及其应用
DOI：
10.1016/j.ymssp.2009.10.017
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发表时间：
2010-04
影响因子：
8.4
通讯作者：
Wang, Jiaxu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qin, Yi;Tang, Baoping;Wang, Jiaxu
本文提出了一种具有两个生成元的高密度二进小波变换，其对应的小波滤波器是带通和高通。在这种情况下，每个尺度上的小波系数具有与信号相同的长度。这导致了一个新的冗余二进小波变换，这是严格的平移不变，并进一步增加了时间维的采样。本文给出了高密度二进小波变换的定义，讨论了信号完全重构的条件。给出了该变换的快速实现算法。与高密度离散小波变换相比，该变换具有平移不变性。信号去噪的应用表明，该小波变换具有更好的去噪性能比其他常用的小波变换。最后，应用各种典型的小波变换对两个故障滚动轴承的振动信号进行分析，结果表明，所提出的小波变换比其他小波变换能更有效地提取滚动轴承的故障特征。
This paper proposes a higher-density dyadic wavelet transform with two generators, whose corresponding wavelet filters are band-pass and high-pass. The wavelet coefficients at each scale in this case have the same length as the signal. This leads to a new redundant dyadic wavelet transform, which is strictly shift invariant and further increases the sampling in the time dimension. We describe the definition of higher-density dyadic wavelet transform, and discuss the condition of perfect reconstruction of the signal from its wavelet coefficients. The fast implementation algorithm for the proposed transform is given as well. Compared with the higher-density discrete wavelet transform, the proposed transform is shift invariant. Applications into signal denoising indicate that the proposed wavelet transform has better denoising performance than other commonly used wavelet transforms. In the end, various typical wavelet transforms are applied to analyze the vibration signals of two faulty roller bearings, the results show that the proposed wavelet transform can more effectively extract the fault characteristics of the roller bearings than the other wavelet transforms.
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DOI：
10.1007/978-94-015-9715-9_2
发表时间：
2001
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
I. Selesnick
通讯作者：
I. Selesnick
影响因子：
2.5
作者：
B. Han;Qun Mo
通讯作者：
B. Han;Qun Mo
DOI：
10.1063/1.4823127
发表时间：
1992-05
期刊：
Computers in Physics
影响因子：
--
作者：
I. Daubechies
通讯作者：
I. Daubechies
DOI：
10.1006/acha.2000.0301
发表时间：
2000
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Chui;Wenjie He
通讯作者：
C. Chui;Wenjie He
影响因子：
8.4
作者：
Yi Qin;S. Qin;Yongfang Mao
通讯作者：
Yi Qin;S. Qin;Yongfang Mao